简介:训练损失图(Training Loss Plot)是一种在机器学习和深度学习过程中用来监控模型训练进度的可视化工具。损失函数是衡量模型预测结果与实际结果之间差距的指标,训练损失图展示了模型在训练过程中,损失值随着训练迭代次数的变化情况。通过观察损失值的变化,我们可以评估模型的拟合效果,调整超参数,以及确定合适的训练停止条...
函数定义:(Plot y versus x as lines and/or markers 说的很清楚很局限,这个函数就是绘制2D图 x versus y的,线图或者点图,别的干不了。) matplotlib.pyplot.plot(*args, scalex=True, scaley=True, data=None, **kwargs) plot([x], y, [fmt], *, data=None, **kwargs) plot([x], y, [fm...
其实plot可以带一些参数,和matlab类似。如:plt.plot([1,2,3],[1,4,9]) 则会按(1,1),(2,4),(3,9)来划线。 当然和matlab类似,我们也可以指定线的类型和颜色,如果默认,则为’b-‘,即蓝色的实线(如上图)。 >>>importmatplotlib.pyplotas plt>>>plt.plot([1,2,3,4],[1,4,9,16],'ro')[<...
plot(range(num_epochs), losses, label="Loss") plt.xlabel("Epoch") plt.ylabel("Loss") plt.title("Irregular Loss Curve") plt.legend() plt.show() 通过修改: np.random.seed(2) 这里的随机种子,可以快速产生不同的loss curve; loss curve 太平滑或者趋势性太强,看起来非常假,这里通过一个简单...
plt.plot(epochs,loss1) plt.show() 主要是loss图的绘制,就没必要放其他代码了 遇到的几个问题如下: 1、xy数据类型:plt里面需要输入两个参数,一个代表x,一个代表y,数据类型综合我查的资料看,多为list; 2、xy含义:loss图x一般是epoch,也就是训练次数,y肯定就是loss值了,暂时还没发现x有别的值的情况 ...
append(train_loss)train_accuracies.append(train_accuracy)# 绘制损失曲线plt.figure()plt.plot(range...
history=model.fit(xx)acc=history.history['acc']loss=history.history['loss']epochs=range(1,len(acc)+1)plt.title('Accuracy and Loss')plt.plot(epochs,acc,'red',label='Training acc')plt.plot(epochs,loss,'blue',label='Validation loss')plt.legend()plt.show() ...
实际上我觉得没有必要执行这一步,直接绘制曲线就好,绘制曲线中间也会生成这两个文件,因为plot_training_log.py本身要调用parse_log.py的shell脚本。并且生成的文件第一行是自带'#',但是用这个解析生成的反而是不带的。 跑项目代码时,生成的日志文件有一点问题,一个正常的日志文件应该是这样: ...
实际上我觉得没有必要执行这一步,直接绘制曲线就好,绘制曲线中间也会生成这两个文件,因为plot_training_log.py本身要调用parse_log.py的shell脚本。并且生成的文件第一行是自带'#',但是用这个解析生成的反而是不带的。 跑项目代码时,生成的日志文件有一点问题,一个正常的日志文件应该是这样: ...
# plt.plot(x_train_loss, y_train_loss, linewidth=1, linestyle="solid", label="train loss") plt.plot(x_train_acc, y_train_acc, color='red', linestyle="solid", label="train accuracy") plt.legend() plt.title('Accuracy curve') ...